5.1 引言
在這一章中，我們通過開發新的工具來處理有序數據，繼續討論真實世界中的應用。在第二章中，我們介紹了序列接口，在 Python 內置的數據類型例如tuple和list中實現。序列支持兩個操作：獲取長度和由下標訪問元素。第三章中，我們開發了序列接口的用戶定義實現，用於表示遞歸列表的Rlist類。序列類型具有高效的表現力，並且可以讓我們高效訪問大量有序數據集。
但是，使用序列抽象表示有序數據有兩個重要限制。第一個是長度為n的序列的要佔據比例為n的內存總數。於是，序列越長，表示它所佔的內存空間就越大。
第二個限制是，序列只能表示已知且長度有限的數據集。許多我們想要表示的有序集合並沒有定義好的長度，甚至有些是無限的。兩個無限序列的數學示例是正整數和斐波那契數。無限長度的有序數據集也出現在其它計算領域，例如，所有推特狀態的序列每秒都在增長，所以並沒有固定的長度。與之類似，經過基站發送出的電話呼叫序列，由計算機用戶發出的鼠標動作序列，以及飛機上的傳感器產生的加速度測量值序列，都在世界演化過程中無限擴展。
在這一章中，我們介紹了新的構造方式用於處理有序數據，它為容納未知或無限長度的集合而設計，但僅僅使用有限的內存。我們也會討論這些工具如何用於一種叫做協程的程序結構，來創建高效、模塊化的數據處理流水線。